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E-aplan: a tool for teaching collaborative aggregate production planning in industrial engineering

  • Poler, Raul [1] ; Andres, Beatriz [1] ; Guzmán Ortiz, Eduardo [1]
    1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

      Universidad Politécnica de Valencia

      Valencia, España

  • Localización: Modelling in Science Education and Learning, ISSN-e 1988-3145, Vol. 14, Nº. 1, 2021, págs. 67-76
  • Idioma: inglés
  • DOI: 10.4995/msel.2021.14440
  • Títulos paralelos:
    • E–aplan: una herramienta para la enseñanza de la planificación colaborativa de la producción agregada en ingeniería industrial
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este trabajo se presenta una herramienta informática titulada E–aplan Express (versión 2018), de libre acceso para uso educativo y comercial, para la modelización y resolución de planes de producción agregados generando una planificación de la producción a medio-largo plazo, en base a una demanda prevista en ese periodo. La herramienta E–aplan modela el plan de producción agregado a través de un modelo de programación lineal entera mixta (MILP). El motor de optimización LP solver genera la planificación ajustando todas las variables de optimización con el menor error posible. Por último, se presenta un ejemplo ilustrativo que considera una planificación de la producción agregada colaborativa, en una cadena de suministro de dos eslabones. Se modelan diferentes escenarios para considerar simultáneamente los objetivos de planificación de las dos empresas de la red.

    • English

      In this paper, we present a software tool entitled E-aplan Express (version 2018), with free access for educational and commercial use, to the modelling and resolution of aggregate production plans generating medium-long term production planning, based on a forecasted demand in that period. E-aplan tool models the aggregate production plan though a mixed integer linear programming model (MILP). The LP solver optimization engine generates the planning by adjusting all the optimization variables with the least possible error. Finally, it is presented an illustrative example that considers a collaborative aggregate production planning, in a two-echelon supply chain. Different scenarios are modelled in order to simultaneously consider the planning objectives of both enterprises of the network.

  • Referencias bibliográficas

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